Hướng dẫn how do you find the factorial of a number using numpy in python? - làm cách nào để tìm giai thừa của một số bằng cách sử dụng numpy trong python?

Trong hướng dẫn Python này, chúng ta sẽ tìm hiểu về Facty Python Numpy. Ngoài ra, chúng tôi sẽ bao gồm các chủ đề này.Python numpy factorial. Also, we will cover these topics.

• Python Numpy Fanster
• Python Numpy Fanster of Array
• Sử dụng giai thừa Numpy
• Chức năng giai thừa numpy
• Vector giai thừa Numpy
• Numpy Double Faborial
• Ví dụ về giai thừa Numpy

• Python Numpy Fanster
• Python Numpy Fanster of Array
• Sử dụng giai thừa Numpy
• Chức năng giai thừa numpy
• Vector giai thừa Numpy
• Numpy Double Faborial
• Ví dụ về giai thừa Numpy

Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu làm thế nào để tìm thấy giai thừa Python Numpy. Công thức cho giai thừa là

import numpy as np

numpy.math.factorial(5)

import numpy as np

numpy.math.factorial(5)

• Factorial là sản phẩm của số nguyên và tất cả các số nguyên bên dưới nó. Ví dụ, giai thừa 5 là 1x2x3x4x5 = 120.
• Hiển thị số lượng hiển thị số sở hữu để thực hiện một nhiệm vụ hoặc chọn một mục từ bộ sưu tập.
• Dưới đây là cú pháp để tính toán giai thừa Python Numpy. Ở đây số là giá trị mà có tính cách sẽ được tính toán.

numpy.math.factorial(number)

Mã nguồn:

Trong mã này, chúng tôi đã nhập mô -đun Python Numpy và sau đó sử dụng phương pháp

import numpy as np

numpy.math.factorial(5)

import numpy as np

numpy.math.factorial(5)

Output:

Trong đầu ra này, giai thừa của 5 được tính là 5x4x3x2x1 = 120. Chúng tôi đã thực hiện điều này trên Notebook Jupyter. Trong trường hợp bạn đang thực hiện nó trên bất kỳ trình soạn thảo mã nào khác, thì hãy sử dụng

import numpy as np

numpy.math.factorial(5)

import numpy as np

numpy.math.factorial(5)

Đọc Python Numpy Delete

Python Numpy Fanster of Array

Trong phần này, chúng ta sẽ học cách tính toán giai thừa Python Numpy của một mảng. Một mảng là bộ sưu tập dữ liệu đồng nhất.how to calculate python numpy factorial of an array. An array is the collection of homogenous data.

• Chúng ta chỉ có thể truyền các số nguyên dương trong hàm Factorial () và mảng có thể có cùng loại dữ liệu loại.
• Vì vậy, tất cả các điều kiện dường như có lợi cho chúng tôi. Chúng tôi sẽ tạo ra sự thật của CreatePython Numpy
• Factory của mảng
• Python Numpy Fanster of Array
• Sử dụng giai thừa Numpy
• Chức năng giai thừa numpy
• Vector giai thừa Numpy
• Numpy Double Faborial
• Ví dụ về giai thừa Numpy
• Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu làm thế nào để tìm thấy giai thừa Python Numpy. Công thức cho giai thừa là

  import numpy as np
  
  numpy.math.factorial(5)

  2. Ở đây n là con số có tính toán sẽ được tính toán.
• Factorial là sản phẩm của số nguyên và tất cả các số nguyên bên dưới nó. Ví dụ, giai thừa 5 là 1x2x3x4x5 = 120.

Mã nguồn:

Trong mã này, chúng tôi đã nhập mô -đun Python Numpy và sau đó sử dụng phương pháp

import numpy as np

numpy.math.factorial(5)

import numpy

#array of numbers
arr = [5, 6, 7, 8]

#empty array
new_arr = []

#loop through each item in array (arr)
for num in arr:

    #calculate factorial of each item
    res = numpy.math.factorial(num)

    #add result in new_arr
    new_arr.append(res)

#display result
print('Before:',arr)
print('After:',new_arr)

Output:

Trong đầu ra này, giai thừa của 5 được tính là 5x4x3x2x1 = 120. Chúng tôi đã thực hiện điều này trên Notebook Jupyter. Trong trường hợp bạn đang thực hiện nó trên bất kỳ trình soạn thảo mã nào khác, thì hãy sử dụng

import numpy as np

numpy.math.factorial(5)

Python Numpy Fanster

Sử dụng giai thừa Numpy

Đọc Python Numpy Delete

• Trong phần này, chúng ta sẽ học cách tính toán giai thừa Python Numpy của một mảng. Một mảng là bộ sưu tập dữ liệu đồng nhất.
• Chúng ta chỉ có thể truyền các số nguyên dương trong hàm Factorial () và mảng có thể có cùng loại dữ liệu loại.

  import numpy as np
  
  numpy.math.factorial(5)

  5but it cannot calculate an array. so we will use another module to calculate factorial of multidimensional array.
• Vì vậy, tất cả các điều kiện dường như có lợi cho chúng tôi. Chúng tôi sẽ tạo ra sự thật của CreatePython Numpy

  import numpy as np
  
  numpy.math.factorial(5)

  6 using which we can calculate foctorial of an array.
• Factory của mảng
• Hàm factorial Numpy Một danh sách mảng hoặc python với số nguyên và sau đó tính toán giai đoạn của từng mục trong mảng đó.

# for pip users
pip install scipy

# conda users
conda install scipy

• Sử dụng Numpy, chúng ta có thể tính toán Factorial của danh sách Python hoặc mảng một chiều.

# importing modules
from scipy.special import factorial
import numpy as np

# creating 2D array
array = np.array([
    [5,3,1],
    [2,6,4]
])

# printing factorial
print(factorial(array))

Output:

Trong khi làm việc với mảng nhiều chiều, chúng tôi phải sử dụng Python Scikit-Learn Epts Integer tích cực làm đầu vào.

Sử dụng phương pháp này, chúng ta có thể sinh ra giai thừa numpy trong Python.

Chức năng giai thừa numpy

Để thực hiện nó trên nhiều số, chúng tôi có thể chuyển các số qua vòng lặp và tiếp tục áp dụng chức năng này trên mỗi số.

import numpy as np

numpy.math.factorial(5)

• Trong ví dụ của chúng tôi, chúng tôi đã lấy số ’67895. Kết quả sẽ là Verl Library để thực hiện giai thừa của một mảng. Xem phần của chúng tôi bằng cách sử dụng phần giai thừa Numpy để xem bản demnostration.

  import numpy as np
  
  numpy.math.factorial(5)

  8 method accepts a positive integer number as a argument.
• Trong mã này, chúng tôi đã tính toán và hiển thị giai thừa của từng số trong mảng bằng nump.math.factorial ().

ValueError: factorial() not defined for negative values

• Trong đầu ra này, mảng đầu tiên là mảng chúng tôi đã chuyển đến chương trình và trong mảng tiếp theo, Python Numpy Fanster of Array được hiển thị.

ValueError: factorial() only accepts integral values

Mã nguồn:

Trong ví dụ của chúng tôi, chúng tôi đã tạo ra một minh chứng đơn giản về Python Numpy Numpy.Math.Factorial () trong đó chúng tôi đã tính toán giai thừa số 6. Ngoài ra, chúng tôi đã cố gắng tìm giai thừa của các giá trị âm và không số nguyên.

import numpy

#factorial of integer number 
numpy.math.factorial(6)

#factorial of negative number
numpy.math.factorial(-6)

#factorial of float number
numpy.math.factorial(6.5)

#factorial of string
numpy.math.factorial("6.5")

Output:

Đây là đầu ra được thực hiện trên máy tính xách tay Jupyter. Trong đầu ra này, chúng tôi đã thử tính toán giai thừa bằng cách cung cấp các biến thể của đầu vào. Câu trả lời chính xác chỉ được hiển thị khi chúng tôi đã nhập một số nguyên dương trong dòng 2 phần còn lại của tất cả các trường hợp kiểm tra đã đưa ra một lỗi.

Đọc Python Numpy độc đáo

Vector giai thừa Numpy

Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu về Vector Factorial Python Mupy. Vector và mảng có chênh lệch dòng mỏng. Vector có thể được coi là mảng trong trường hợp của giai thừa. Sự khác biệt chính giữa cả hai là vectơ có giá trị động trong khi các mảng có các giá trị cố định.

Dưới đây là ví dụ về việc tính toán giai thừa numpy bằng cách sử dụng vector trong Python. Trong ví dụ này, sử dụng Numpy, chúng tôi đã tạo vectơ 2D và sử dụng mô -đun Python Scipy, chúng tôi đã tính toán yếu tố.

# importing modules
from scipy.special import factorial
import numpy as np

# creating 2D vector
array = np.array([
    [5,3,1],
    [2,6,4]
])

# printing factorial
print(factorial(array))

Output:

Trong đầu ra này, bạn có thể thấy kết quả là tất cả các giá trị có tính thế hệ của chúng được tính toán ở dạng vectơ.

Đọc các kiểu dữ liệu Python Numpy

Numpy Double Faborial

Factorial được sử dụng để hiển thị các khả năng chọn một thứ từ bộ sưu tập và được biểu diễn dưới dạng

import numpy as np

numpy.math.factorial(5)

import numpy

#array of numbers
arr = [5, 6, 7, 8]

#empty array
new_arr = []

#loop through each item in array (arr)
for num in arr:

    #calculate factorial of each item
    res = numpy.math.factorial(num)

    #add result in new_arr
    new_arr.append(res)

#display result
print('Before:',arr)
print('After:',new_arr)

import numpy as np

numpy.math.factorial(5)

import numpy

#array of numbers
arr = [5, 6, 7, 8]

#empty array
new_arr = []

#loop through each item in array (arr)
for num in arr:

    #calculate factorial of each item
    res = numpy.math.factorial(num)

    #add result in new_arr
    new_arr.append(res)

#display result
print('Before:',arr)
print('After:',new_arr)

• Nếu chúng ta phải tính toán giai thừa của 5, nó sẽ là 5 x 4 x 3 x 2 x 1 = 120. Nhưng trong trường hợp nhân hậu gấp đôi, cùng một câu lệnh sẽ là 5 x 3 x 1 = 15.5 it will be 5 x 4 x 3 x 2 x 1 = 120. But in case of double factorial, same statement will be 5 x 3 x 1 = 15.
• Trong giai thừa gấp đôi, số lượng nhảy 2 bước theo thứ tự ngược lại.
• Python Numpy không cung cấp bất kỳ thư viện tích hợp nào bằng cách sử dụng mà chúng tôi có thể tính toán giai thừa kép.
• Nhưng sử dụng mô-đun Scikit-learn hoặc Sklearn, chúng tôi có thể thực hiện giai thừa gấp đôi số.
• Sklearn cung cấp một mô -đun

  import numpy
  
  #array of numbers
  arr = [5, 6, 7, 8]
  
  #empty array
  new_arr = []
  
  #loop through each item in array (arr)
  for num in arr:
  
      #calculate factorial of each item
      res = numpy.math.factorial(num)
  
      #add result in new_arr
      new_arr.append(res)
  
  #display result
  print('Before:',arr)
  print('After:',new_arr)
  

  1 bằng cách sử dụng mà chúng ta có thể tính toán giai thừa kép trong Python Numpy.

  import numpy
  
  #array of numbers
  arr = [5, 6, 7, 8]
  
  #empty array
  new_arr = []
  
  #loop through each item in array (arr)
  for num in arr:
  
      #calculate factorial of each item
      res = numpy.math.factorial(num)
  
      #add result in new_arr
      new_arr.append(res)
  
  #display result
  print('Before:',arr)
  print('After:',new_arr)
  

  1 using which we can calculate double factorial in python numpy.

Syntax:

Dưới đây là cú pháp của mô -đun Sklearn để thực hiện giai thừa gấp đôi trong Python. Chúng tôi giả sử rằng bạn đã cài đặt mô -đun Sklearn trong hệ thống của bạn.

from scipy.special import factorial2

factorial(number, exact=True/False)

Mã nguồn:

Dưới đây là việc thực hiện giai thừa đôi numpy. Trong ví dụ này, chúng tôi đã sử dụng mô -đun Sklearn để tính toán giai thừa kép trong Python.

import numpy as np

numpy.math.factorial(5)

Output::

Trong đầu ra này, chúng tôi đã hiển thị giai thừa gấp đôi số trong Python bằng thư viện SCIPY hoặc SKLEARN.

Factorial được sử dụng để hiển thị các khả năng chọn một thứ từ bộ sưu tập và được biểu diễn dưới dạng

import numpy as np

numpy.math.factorial(5)

import numpy

#array of numbers
arr = [5, 6, 7, 8]

#empty array
new_arr = []

#loop through each item in array (arr)
for num in arr:

    #calculate factorial of each item
    res = numpy.math.factorial(num)

    #add result in new_arr
    new_arr.append(res)

#display result
print('Before:',arr)
print('After:',new_arr)

Nếu chúng ta phải tính toán giai thừa của 5, nó sẽ là 5 x 4 x 3 x 2 x 1 = 120. Nhưng trong trường hợp nhân hậu gấp đôi, cùng một câu lệnh sẽ là 5 x 3 x 1 = 15.

Trong giai thừa gấp đôi, số lượng nhảy 2 bước theo thứ tự ngược lại.

• Python Numpy không cung cấp bất kỳ thư viện tích hợp nào bằng cách sử dụng mà chúng tôi có thể tính toán giai thừa kép.
• Nhưng sử dụng mô-đun Scikit-learn hoặc Sklearn, chúng tôi có thể thực hiện giai thừa gấp đôi số.
• Sklearn cung cấp một mô -đun

  import numpy
  
  #array of numbers
  arr = [5, 6, 7, 8]
  
  #empty array
  new_arr = []
  
  #loop through each item in array (arr)
  for num in arr:
  
      #calculate factorial of each item
      res = numpy.math.factorial(num)
  
      #add result in new_arr
      new_arr.append(res)
  
  #display result
  print('Before:',arr)
  print('After:',new_arr)
  

  1 bằng cách sử dụng mà chúng ta có thể tính toán giai thừa kép trong Python Numpy.

Mã nguồn:

Dưới đây là việc thực hiện giai thừa đôi numpy. Trong ví dụ này, chúng tôi đã sử dụng mô -đun Sklearn để tính toán giai thừa kép trong Python.

Trong đầu ra này, chúng tôi đã hiển thị giai thừa gấp đôi số trong Python bằng thư viện SCIPY hoặc SKLEARN.

import numpy as np

numpy.math.factorial(5)

import numpy as np

numpy.math.factorial(5)

Output:

Đọc mảng 2D Python Numpy

Trong giai thừa gấp đôi, số lượng nhảy 2 bước theo thứ tự ngược lại.

• Python Numpy không cung cấp bất kỳ thư viện tích hợp nào bằng cách sử dụng mà chúng tôi có thể tính toán giai thừa kép.
• Nhưng sử dụng mô-đun Scikit-learn hoặc Sklearn, chúng tôi có thể thực hiện giai thừa gấp đôi số.
• Sklearn cung cấp một mô -đun

  import numpy
  
  #array of numbers
  arr = [5, 6, 7, 8]
  
  #empty array
  new_arr = []
  
  #loop through each item in array (arr)
  for num in arr:
  
      #calculate factorial of each item
      res = numpy.math.factorial(num)
  
      #add result in new_arr
      new_arr.append(res)
  
  #display result
  print('Before:',arr)
  print('After:',new_arr)
  

  1 bằng cách sử dụng mà chúng ta có thể tính toán giai thừa kép trong Python Numpy.
• Dưới đây là cú pháp của mô -đun Sklearn để thực hiện giai thừa gấp đôi trong Python. Chúng tôi giả sử rằng bạn đã cài đặt mô -đun Sklearn trong hệ thống của bạn.
• Mã nguồn:
• Dưới đây là việc thực hiện giai thừa đôi numpy. Trong ví dụ này, chúng tôi đã sử dụng mô -đun Sklearn để tính toán giai thừa kép trong Python.
• Trong đầu ra này, chúng tôi đã hiển thị giai thừa gấp đôi số trong Python bằng thư viện SCIPY hoặc SKLEARN.
• Đọc mảng 2D Python Numpy

Ví dụ về giai thừa Numpyhow to calculate python numpy factorial. Also, we have covered these topics.

• Trong phần này, chúng tôi đã chứng minh một ví dụ về sự yếu đuối sử dụng Python Tkinter.
• Chúng tôi đã tạo ra một ứng dụng dựa trên GUI để tìm kiếm Factorial bằng mô -đun Python Tkinter.
• Ứng dụng chấp nhận số nguyên dương và in kết quả. Trong trường hợp số không phải là số nguyên dương thì lỗi sẽ được ném vào thiết bị đầu cuối.
• Điều này có thể được sử dụng như một dự án nhỏ và như một nhiệm vụ, bạn có thể thêm bật lên lỗi cho đầu vào không chính xác.
• Vector giai thừa Numpy
• Numpy Double Faborial
• Nếu chúng ta phải tính toán giai thừa của 5, nó sẽ là 5 x 4 x 3 x 2 x 1 = 120. Nhưng trong trường hợp nhân hậu gấp đôi, cùng một câu lệnh sẽ là 5 x 3 x 1 = 15.

Trong giai thừa gấp đôi, số lượng nhảy 2 bước theo thứ tự ngược lại.